XAI-Arena：让大模型评判可解释性解释的质量
原文标题：XAI-Arena: Can LLMs Assess the Quality of XAI Explanations?
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论文提出 XAI-Arena，一个以LLM为评判者的框架，用于对可解释AI（XAI）解释质量进行可扩展、可复现、多维度的评估。它从简洁性、清晰度、任务适配、信任校准、可执行性、透明度、忠实度与整体可解释性等维度比较不同XAI方法。人类验证显示LLM评分与人工评分显著正相关（Spearman rho=0.693），为XAI解释的对比评估提供了可复现的标准化方案。
- 问题
- XAI解释质量评估依赖主观人工判断，难以复现、扩展和跨研究比较。
- 方法
- 用LLM作为评判者，从简洁性、清晰度、忠实度等八个维度对XAI解释打分并做多利益相关者对比。
- 结果
- LLM评分与人工评分显著正相关，Spearman rho=0.693，p<0.001。
- 影响
- 为XAI解释提供可复现的标准化评测流程，团队可用它替代昂贵的人工评审做方法选型。
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